본 논문에서는 비선형적 움직임에 대하여 시각적 화질 향상에 목적을 둔 프레임 보간 기법을 제안한다. 그러므로 블록 현상과 영상의 중첩을 감소시키고자 블록 크기를 128x128부터 1x1까지 순차적으로 전역탐색을 실시하여 최소 오차값이 가장 작은 블록이 포함된 프레임을 선택하고, 비선형적인 움직임 벡터를 GRNN(General Regression Neural Network) 알고리즘을 이용하여 재 추정함으로써 프레임을 보간하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 성능 분석을 위해 프레임 반복, 단방향 움직임 보상, 양방향 움직임 보상의 기법들과 비교한다. 객체의 움직임이 크거나 카메라 초점의 이동과 줌인(zoom-in), 줌아웃(zoom-out) 효과가 들어간 대상 영상에 대하여 주관적 화질면에서 성능이 향상됨을 보인다.
다중 참조 영상을 이용한 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상 기법이 부호화 효율을 높이기 위해 H.264/AVC에 채택되었다. 하지만 움직임 예측 및 보상으로 인한 계산량은 다중 참조 영상과 가변 블록의 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 화질은 유지하며 계산량을 줄이기 위한 새로운 고속 참조 영상선택 방법을 제안한다. 먼저 다중 참조 영상들에 대해서 $4{\times}4$ 블록의 SAD값을 이용하여 움직임 벡터 참조 지도를 만든다. 다음으로 가변 블록 크기의 움직임 예측 및 보상이 움직임 벡터 참조 지도를 활용하여 실시된다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 표준과 비교하여 BDPSNR은 평균적으로 0.01dB 나빠지고 BDBR은 약 0.27% 증가하지만 영상 부호화 속도를 약 38% 단축시킨다.
본 논문에서는 3차원 영상 생성을 위한 깊이맵 추정 및 중간시점 영상합성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시키기 위해 깊이값을 추정하는 과정에서 기존의 정합 함수에 이전 프레임에서 추정한 깊이값을 고려하는 가중치 함수를 추가한다. 또한, 중간시점 영상을 합성하는 과정에서 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점 영상을 합성할 때, 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 (disocclusion) 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용하여 경계 잡음을 처리한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시켜서 사용자의 시각적 피로감을 줄일 수 있었고, 배경 잡음이 사라진 자연스러운 중간시점 영상을 생성할 수 있었다.
본 연구에서는 단거리 영역 내에서 대상물표의 정확한 위치를 파악하여 물표와의 충돌을 방지하기 위한 시스템을 개발하였다. 이를 위해 먼저 물표를 속도 모델과 가속도 모델로 표현하여 초기위치로부터의 움직임을 프로세스 잡음과 측정 잡음이 있는 상태에서 위치, 속도 및 가속도를 추정하였다. 추정기법으로는 칼만필터를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 제안기법의 유용성을 확인하였다. 다음으로는 레이저센서를 적용하여 이동하는 물표와의 거리를 계측할 수 있는 시스템을 제작하여 물표의 이동 정보를 검출하였다. 이동 물표를 대상으로 속도 모델과 가속도 모델을 적용하여 실험을 수행하였고, 각각의 실험을 통해 불연속적인 측정데이터가 필터링을 통해 매끄럽고 연속적인 측정값으로 얻어지는 것을 확인하였다. 또한 물표 데이터의 계측과 디스플레이를 위한 UI를 구축하였으며, 물표가 일정거리 영역이내에 접근했을 경우 시각, 청각적인 경보를 울릴 수 있는 기능을 부가하였다. 본 연구결과를 통해 저가의 장비로 물표 위치의 추정 성능이 뛰어난 시스템을 구축할 수 있었다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC, Distributed Video Coding)은 복잡한 통계 특성을 복호기측에서 처리하고, 간단한 연산만 수행하는 부호기를 구현할 수 있다. 이러한 응용 분야에서는, 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임에 대한 예측치 즉, 보조정보(SI, Side Information)의 우수한 예측치를 구하는 것은 Wyner-Ziv 부호화에서 전체 성능을 결정하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기존의 움직임 보상 프레임 보간에 기초를 둔 방식들은 키 프레임의 블록 기반 또는 물체 기반으로 움직임을 각각 예측하지만, Wyner-Ziv 프레임에 대한 초기 정보를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 평균 영상에 기초한 블록 적응적인 움직임 예측을 통한 보조정보 생성 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 최대 0.4dB 정도의 개선을 보이며, Wyner-Ziv 코덱에 대한 모의실험에서도 우수한 주관적 및 객관적 화질을 제공함을 보인다.
연무가 있는 상황에서 촬영된 영상은 낮은 대비로 인해 시인성이 낮아지는 문제가 있다. 이렇게 연무로 인해 흐릿한 영상에서 연무의 효과를 제거하는 과정을 연무제거라고 한다. 연무제거에서 가장 중요한 문제 중 하나는 전달지도 (transmission map) 또는 깊이지도 (depth map)를 정확하게 추정하는 것이다. 본 논문에서는 정확한 깊이지도 추정을 위해 생성적 대립쌍 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)을 이용한 정확한 깊이 영상 추정 방법을 제안한다. 제안된 GAN 모델은 흐릿한 입력영상과 이에 상응하는 깊이지도 간의 비선형 매핑을 학습한다. 그리고 연무제거단계에서는 훈련된 모델을 사용하여 입력영상의 깊이지도를 추정하고 이것을 전달지도를 계산하는데 사용한다. 이어서 guided filter를 사용하여 전달지도를 다듬는다. 마지막으로 대기 산란 모델을 기반으로 연무가 제거된 영상을 복원한다. 제안된 GAN 모델은 합성실내영상으로 훈련되었다. 하지만 실제 연무영상에 대해서도 적용할 수 있다. 이를 실험을 통해 증명하였다. 또한 실험에서 제안된 방법이 이전에 연구된 방법에 비해 시각적 및 정량적 측면에서 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 도심 영상에 대해 맨하탄 좌표계를 추정하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 시스템을 제안한다. 도심 영상에서 맨하탄 좌표계를 추정하는 것은 영상 조정, 3차원 장면 복원 등 컴퓨터 그래픽스 및 비전 문제 해결의 기본이 된다. 제안하는 합성곱 신경망은 GoogLeNet[1]을 기반으로 구성한다. 합성곱 신경망을 훈련하기 위해 구글 스트리트 뷰 API로 영상을 수집하고 기존 캘리브레이션 방법으로 맨하탄 좌표계를 계산하여 데이터셋을 생성한다. 장면마다 새롭게 합성곱 신경망을 학습해야하는 PoseNet[2]과 달리, 본 논문에서 제안하는 시스템은 장면의 구조를 학습하여 맨하탄 좌표계를 추정하기 때문에 학습되지 않은 새로운 장면에 대해서도 맨하탄 좌표계를 추정한다. 제안하는 방법은 학습에 참여하지 않은 구글 스트리트 뷰 영상을 검증 데이터로 테스트하였을 때 $3.157^{\circ}$의 중간 오차로 맨하탄 좌표계를 추정하였다. 또한, 동일 검증 데이터에 대해 제안하는 방법이 기존 맨하탄 좌표계 추정 알고리즘[3]보다 더 낮은 중간 오차를 보이는 것을 확인하였다.
Sonmezer, Yetis Bulent;Bas, Selcuk;Akbas, Sami Oguzhan
Earthquakes and Structures
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제14권6호
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pp.615-626
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2018
The seismic vulnerability of Turkey is relatively high due to its active fault systems with potential to create destructive earthquakes. Thus, reducing the loss of life and property, the number of the earthquake-prone buildings and their retrofit requirements are considerably significant key issues under the scenario earthquakes. The street survey based rapid assessment (SSRA) method can be considered as a powerful tool to determine the seismic vulnerability of building stock of an earthquake-prone city/state. In this study, the seismic vulnerability of the building stock of the Kirikkale province in Turkey is aimed to be estimated adopting the street survey based rapid assessment method (SSRA). For this purpose, central 2074 existing reinforced concrete (R/C) buildings were structurally surveyed with rapid visual site screening and disadvantages such as, the existence of short-column, soft-story, heavy overhangs, pounding effect and local soil conditions were determined for obtaining the structural performance score of each. The results obtained from the study demonstrate that 11-25% of the surveyed buildings in the study region needs to be investigated through more advanced assessment methods. Besides, higher correlation between increasing story number and unsafe/safe building ratio is obtained for the buildings with soft-story parameter than that for those with heavy overhangs and short-column parameters. The conformity of the results of the current study with the previous documented cases of rapid assessment efforts in the recent earthquakes in Turkey shows that the SSRA method for the Kirikkale province performed well, and thus this methodology can be reliably used for similar settlement areas.
본 논문에서는 LCD 패널 제어를 위한 UXGA급 LCD 컨트롤러를 제안하였다. 제안한 컨트롤러는 전화면 디스플레이를 위해 입력 해상도와 출력 해상도 간의 최대 공약수를 이용하여 화면의 확대 기능을 지원하며, 확대 영상의 질을 높이기 위해 입력 영상의 움직임을 3 단계로 구분해서 검출하여 각 단계에 따라 서로 다른 보간 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 정량적인 성능 평가를 위해 PSNR을 도입하였으며, 다양한 실험 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그리고 제안한 움직임 검출기의 움직임 검출 성능 평가를 위해 시각적 검증 및 화소 변화 추정을 도입하였다. 제안한 컨트롤러는 VHDL을 이용해 설계되었으며, 기능적 시뮬레이션을 통하여 각각의 세부 블록들의 기능을 검증하고 Xilinx VirtexE FPGA를 이용해 회로 합성을 수행하였다.
LAS (Laparoscopy Assisted Surgery) has been substituted alternatively for traditional open surgery. However, when using a commercialized robot assisted laparoscopic such as Da Vinci, surgeons have encountered some problems due to having to depend only on information by visual feedback. To solve this problem, a haptic function is required. In order to realize the haptic teleoperation system, a force feedback and bilateral control system are needed. Previous research showed that the perturbation value estimated by a SPO (Sliding Perturbation Observer) followed a reaction force that loaded on the surgical robot instrument. Thus, in this paper, the force feedback problem of surgical robots is solved through the reaction force estimation method. This paper then introduces the possibility of the haptic function realization of a laparoscopic surgery robot using a bilateral control system. For bilateral control, the master uses an impedance control and the slave uses a SMC (Sliding Mode Control). The experiment results show that a torque and force sensorless teleoperation system can be implemented using a bilateral control structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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